JP6418033B2 - 個人識別装置、識別閾値設定方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、生体情報を用いた個人識別技術に関し、特に、生体情報を用いた個人識別における識別閾値の設定に関する。

従来、顔、指紋、掌紋、虹彩（アイリス）、声紋等の生体情報を用いて、識別対象者が登録者であるか否か判定する個人識別装置（個人認証装置）が利用されている。個人識別装置は、一般的に、認証対象者の生体情報と登録者の生体情報との類似度を算出し、類似度が識別閾値以上であれば対象者が登録者であると判定し、類似度が識別閾値未満であれば対象者が登録者ではないと判定する。

ここで、識別閾値を大きく設定すると、登録者でない者を登録者であると判定する他人受理率（ＦＡＲ（False Acceptance Rate））を抑えることができるが、登録者を登録者
ではないと判定する本人棄却率（ＦＲＲ（False Rejection Rate））が高くなってしまう。逆に、識別閾値を小さく設定すると、本人棄却率を抑えることができるが他人受理率が高くなってしまう。したがって、識別閾値を適切に決定することは、生体認証を適切に行う上で重要である。

特許文献１は、登録者の生体情報以外に非登録者の生体情報も用意し、対象者と登録者の類似度を算出する以外に、対象者と非登録者の類似度も算出して照合を行い、これらの識別結果を利用して識別閾値を決定することを開示する。このように非登録者の生体情報も利用することでサンプル数を増やし、多くのサンプルから識別閾値を設定するので、登録者のみとの識別結果に基づいて識別閾値を決定するよりも適切な識別閾値が得られる。

また、特許文献２は、顔認識装置において、認識対象の顔画像の撮影位置や撮影時刻が認識処理済みの顔画像の撮影位置や撮影時刻と近い場合には閾値を下げ、遠い場合には閾値を上げることを開示する。特許文献２は、顔画像の撮影位置や撮影時刻が近い場合には顔画像に含まれる人物が同一である可能性が高いため、顔の向きや照明状態などによって類似度が低く算出された場合でも正しく認識できるとしている。

特開２００４−４６６９７号公報 特開２００８−１１７２７１号公報

特許文献１では、生体情報を取得した時の状況を考慮しておらず、状況に応じて類似度が高く算出されたり低くされたりすることに伴う本人棄却や他人受理を抑制することが困難である。また、特許文献２では、撮影位置や撮影時刻が近い場合に閾値を下げているが、近い場所や時刻に取得された生体情報であっても異なる人物であることもあり、その場合は他人受理が発生してしまうおそれがある。また逆に、遠い場所や時刻で取得された生体情報であっても同一人物であることもあり、その場合は本人棄却が発生してしまうおそれがある。

本発明は上記実情に鑑みなされたものであって、本発明の目的は、生体情報を用いた個人識別において適切な識別閾値を設定可能な技術を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明にかかる個人識別装置は、登録者の生体情報を記憶する生体情報記憶手段と、対象者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、対象者の生体情報と登録者の生体情報の類似度を算出し、算出された類似度が識別閾値以上であるか
否かに応じて対象者の識別を行う識別手段と、前記識別手段が算出した前記類似度と当該識別における正解識別結果とからなる識別結果情報を記憶する識別結果記憶手段と、前記識別結果記憶手段に記憶されている識別結果情報において、本人棄却率および他人受理率の少なくともいずれかが所定の条件を満たすように前記識別閾値を設定する閾値設定手段と、を備え、前記閾値設定手段は、前回の識別閾値設定が行われた後に、前記識別手段による識別が所定回数行われる度に識別閾値の設定を行い、前記所定回数は可変であり、前記識別手段によって算出される前記類似度の値の変化が大きいほど小さく決定される。

本発明において使用される生体情報は任意のものであってよいが、例えば、顔、指紋、掌紋、虹彩（アイリス）、声紋、血管などの身体的特徴（静的特徴）の他、筆跡、キーストローク、瞬き、唇動作、歩行動作などの行動的特徴であってもよい。

正解識別結果とは、対象者が、類似度算出の対象（照合対象）となった登録者であるか否かを示す情報である。正解識別結果は、識別手段以外の手段から取得してもよいし、識別手段から取得してもよい。

閾値設定手段による識別閾値の設定は、例えば、次のようにして行うことができる。すなわち、識別結果記憶手段に記憶されている識別結果情報において、本人棄却率と他人受理率が略同一になるように識別閾値を設定したり、本人棄却率が第１閾値以下あるいは他人受理率が第２閾値以下となるように識別閾値を設定したりすることができる。

本発明にかかる個人識別装置によれば、過去に行った識別の際に算出された類似度と正解の識別結果とに基づいて識別閾値を設定しているので、本人棄却率や他人受入率が所定の関係を満たすような適切な識別閾値を設定することができる。

また、本発明において、前記閾値設定手段は、直近に行われた所定回数の識別または直近の所定期間内に行われた識別に係る識別結果情報を用いて、前記識別閾値を設定することができる。また、前記閾値設定手段は、直近に行われた識別に係る識別結果情報ほど大きい重み付けを与えて、前記識別閾値を設定することもできる。この場合、過去に行われた識別が何回前のものであるかに基づいて重み係数を決定してもよいし、過去に行われた識別と現在時刻との間の時間に基づいて重み付け係数を決定してもよい。

このように、直近の識別結果を重視して閾値を決定することで、環境変化や対象者の変化などを考慮することができる。例えば、登録者の生体情報が登録時から経時変化した場合に、この変化を考慮して最近の生体情報を重視した閾値設定が可能である。また、照明状態などの生体情報を取得する条件は類似度算出に影響を与え、時間的に近い場合は生体情報の取得条件が類似すると考えられるので、適切な閾値設定が可能となる。

また、本発明において、前記閾値設定手段は、前回の識別閾値設定が行われた後に、前記識別手段による識別が所定回数行われる度に識別閾値の設定を行う。このようにすれば、計算負荷を抑制することができる。ここで、所定回数の値を可変とし、識別手段によって算出される類似度の値の変化が大きいほど小さく決定する。特に、直近に算出される類似度の値の変化が大きいほど、所定回数を小さくすることが好ましい。算出される類似度の変化が大きいということは、撮影条件や識別対象者の状態などが登録時と異なっていることが考えられ、現在設定されている識別閾値が適切ではない可能性があると考えられるためである。

また、本発明において、前記閾値設定手段は、前記識別結果記憶手段に前記識別結果情報が第３閾値個以上蓄積されるまでは、前記識別閾値の設定は行わないことも好ましい。識別結果情報の数が少ないと、異常値による影響を大きく受け、適切でない値を閾値としてしまう可能性もある。そこで、ある程度の数（第３閾値）以上の識別結果が得られるまでは識別閾値の設定（更新）を行わずに、十分な数の識別結果情報が得られてから識別閾値の設定を行うことで、適切な閾値設定が可能となる。なお、第３閾値の値は、その数以上の識別結果情報があれば適切な識別閾値設定が可能となる数とすることが好ましい。例えば、識別対象者が登録者であるという識別結果情報と、識別対象者が登録者ではないという識別結果情報がそれぞれある数（それぞれ、第４閾値、第５閾値）以上蓄積された場合に、識別閾値の設定を行うようにすることができる。本人棄却率と他人受理率の両方がある条件を満たすようにするためには、識別対象者が登録者である場合と登録者ではない場合の両方について、ある程度の数の識別結果が必要となるためである。

正解識別結果は、識別手段による識別とは別の手段から取得することができる。例えば、本発明における個人識別装置は、上記識別手段とは異なる情報に基づいて前記対象者の識別を行う第２識別手段をさらに備え、前記識別手段と前記第２識別手段による識別が行われ、これらの結果が異なる場合には、前記第２識別手段による識別結果を、前記正解識別結果であると判断する、ことができる。第２識別手段は、前記識別手段とは異なる生体情報に基づいて個人識別を行うものであってもよいし、生体情報以外の情報、例えば、パスワード、暗証番号、カードキーなどによって個人識別を行うものであってもよい。第２識別手段は、また、対象者などから正解の入力を受け付けるものであってもよい。正解識別結果は、識別手段から取得することもできる。登録者が複数いる場合、識別手段は、対象者の生体情報と複数の登録者との類似度を算出し、最も高い類似度が得られる登録者以外については、対象者は登録者ではないという正解識別結果を得ることができる。

本発明において、前記生体情報記憶手段に、複数の登録者の生体情報が記憶されている場合、前記識別閾値は、前記複数の登録者それぞれについて個別に設定されてもよいし、全ての登録者について共通に設定されてもよい。登録者ごとに識別閾値を設定する場合には、各登録者と対象者の生体情報の類似度と正解識別結果に基づいて、識別閾値を設定すればよい。また、全ての登録者について共通の識別閾値を設定する場合には、全ての登録者と対象者の生体情報の類似度と正解識別結果に基づいて、識別閾値を設定すればよい。

なお、本発明は、上記手段の少なくとも一部を含む個人識別装置として捉えることができる。また、本発明は、生体情報を用いた個人識別における識別閾値の設定方法として捉えることもできる。また、これらの方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムや、当該プログラムを非一時的に記憶したコンピュータ読取可能な記憶媒体として捉えることもできる。上記構成および処理の各々は技術的な矛盾が生じない限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。

本発明によれば、生体情報を用いた個人識別において適切な識別閾値を設定することができる。

実施形態にかかる顔認証を行う携帯情報端末の（ａ）ハードウェア構成図と（ｂ）機能ブロック図である。 実施形態におけるログイン認証処理の流れを示すフローチャートである。 実施形態における顔認証処理の流れを示すフローチャートである。 （ａ）認証結果データの例と、（ｂ）本人棄却率と他人受理率を説明する図である。 実施形態における認証閾値更新処理の流れを示すフローチャートである。 認証閾値更新処理の変形例を示すフローチャートである。

本発明の第１の実施形態は、ログイン認証あるいはロック解除のために顔認証を用いる携帯情報端末である。顔認証においては入力された顔画像と登録されている顔画像の類似度が閾値以上であるか否かによって認証成功または失敗を判断する。本実施形態では、過去に行われた認証の結果を用いて閾値を動的に変化させ、適切な認証が行えるようにする。

図１（ａ）は、本実施形態にかかる携帯情報端末１０のハードウェア構成を示す図である。携帯情報端末１０は、カメラ１１、演算装置１２、記憶装置１３、通信装置１４、入力装置１５、出力装置１６を含む。カメラ１１は、携帯情報端末１０に内蔵されるが、外付けされてもよい。演算装置１２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの汎用の
プロセッサであり、記憶装置１３に格納されたプログラムを実行して、後述する機能を実現する。記憶装置１３は、主記憶装置および補助記憶装置を含み、演算装置１２によって実行されるプログラムを格納するとともに、画像データやプログラム実行中の一時データを格納する。通信装置１４は、携帯情報端末１０が外部のコンピュータと通信を行うための装置である。通信の形態は、有線であっても無線であってもよく、通信規格は任意であってよい。入力装置１５は、ボタンやタッチパネルなどからなる。出力装置１６は、表示装置やスピーカーなどからなり、携帯情報端末１０がユーザに対する出力を行うための装置である。

演算装置１２は、プログラムを実行することにより、図１（ｂ）に示すような機能を実現する。すなわち、演算装置１２は、画像入力部１０１、顔認証部１０２、登録者データ記憶部１０３、認証閾値記憶部１０４、パスワード認証部１０５、認証結果データ記憶部１０６、閾値設定部１０７の各機能を提供する。各部の処理内容については以下で説明する。なお、これらの機能部の一部または全部が、専用のハードウェア回路によって実現されても構わない。

図２のフローチャートを参照して、携帯情報端末１０におけるログイン処理について説明する。なおここでは簡単のために、登録者データ記憶部１０３に記憶されている登録者のデータが１人分のみであり、認証対象者がこの登録者に該当するか否かを判定するものとして説明を行う。登録者が複数いる場合の処理は、後述する。

ステップＳ２０１において、顔認証部１０２が顔認証処理を実行する。顔認証処理の詳細なフローチャートを、図３を参照しながら説明する。カメラ１１を用いたユーザ（認証対象者）の顔画像の撮影が行われると、顔認証部１０２は、画像入力部１０１を介して撮影された顔画像を取得する（Ｓ３０１）。顔認証部１０２は、取得された顔画像から顔の特徴を表す特徴量を抽出する（Ｓ３０２）。例えば、顔認証部１０２は、顔の器官の端点などの特徴点を検出し、特徴点の位置関係や特徴点付近での濃淡値の周期性や方向性などから特徴量を抽出する。

顔認証部１０２は、入力画像から取得された特徴量と、登録者データ記憶部１０３に記憶されている登録者の特徴量との類似度を算出する（Ｓ３０３）。なお、登録者データ記
憶部１０３には、登録者の顔を撮影した顔画像から求められる特徴量があらかじめ格納されている。顔認証部１０２は、入力画像から取得された特徴量と、登録者データ記憶部１０３に記憶されている登録者の特徴量と照合して、類似度を表すスコアを算出する。本実施形態では、類似度を０から１０００のスコアで表し、スコアが大きいほど類似度が高いものとする。

顔認証部１０２は、ステップＳ３０３において算出された類似度が、認証閾値記憶部１０４に記憶されている認証閾値以上であるか否か判定する（Ｓ３０４）。類似度が認証閾値以上であれば（Ｓ３０４−ＹＥＳ）、認証対象者が登録者であると識別でき、顔画像を用いた認証処理が成功したと判断する（Ｓ３０５）。一方、類似度が認証閾値未満であれば（Ｓ３０４−ＮＯ）、認証対象者が登録者ではないと識別でき、顔画像を用いた認証処理は失敗したと判断する（Ｓ３０６）。

図２のフローチャートに戻る。顔認証が成功した場合（Ｓ２０２−ＹＥＳ）は、ログイン認証に成功したと判断する（Ｓ２０３）。一方、顔認証が失敗した場合（Ｓ２０２−ＮＯ）であっても、認証対象者が登録者である場合もあり得る。例えば、顔画像を撮影した際の、照明条件、顔の向き、髪型などが登録データ撮影時のものと異なっていたり、顔画像の撮影において手ぶれが発生したりした場合などに、本人棄却が起こりうる。そこで、携帯情報端末１０は、顔認証が失敗した場合には顔認証とは異なる手段による認証を行う。本実施形態においては、携帯情報端末１０はパスワードを用いた認証処理を行う（Ｓ２０４）。パスワード認証部１０５は、認証対象者にパスワードの入力を求め、入力されたパスワードがあらかじめ登録されたパスワードと一致するか否かを判定することによって認証を行う。パスワードによる認証が成功すれば（Ｓ２０５−ＹＥＳ）、認証対象者は登録者であり、ログイン認証に成功したと判断する（Ｓ２０３）。一方、パスワードによる認証も失敗すれば（Ｓ２０５−ＮＯ）、認証対象者は登録者ではなく、ログイン認証に失敗したと判断する（Ｓ２０６）。なお、パスワードを用いた認証以外に、登録パターンを用いた認証、カードキー（非接触ＩＣカード）を用いた認証、顔画像以外の生体情報を用いた認証など、既存の任意の認証方法を用いることができる。

携帯情報端末１０は、上記の認証処理における認証結果を認証結果データ記憶部１０６に記憶する（Ｓ２０７）。認証結果データ記憶部１０６に記憶される認証結果データは、図４（ａ）に示すように、認証日時４０１、類似度４０２、正解識別結果４０３を含む。認証日時は、顔認証に用いられた顔画像の撮影日時とすることが好ましい。類似度４０２は、顔認証のステップＳ３０３において求められる認証対象者と登録者との類似度である。正解識別結果４０３は、認証対象者が登録者（類似度算出の際に比較された登録者）であるか否かを表す情報である。本実施形態においては、顔認証かパスワード認証のいずれかに成功した場合には、認証対象者が登録者本人であると判断できる。逆に顔認証にもパスワード認証にも失敗した場合には、認証対象者が登録者ではないと判断できる。また、新たに行った認証の結果を記憶する際に、認証結果データ記憶部１０６にすでに記憶されている認証結果データが上限に達している場合には、最も古いデータを削除することが好ましい。

なお、登録者が一人のみの場合は、他人受理を検出することは困難である。そこで、あらかじめダミーの登録者を一人または複数人分用意して登録者データ記憶部１０３に記憶しておくことが好ましい。入力画像から得られる特徴量とダミーの登録者の特徴量の類似度が認証閾値未満であれば他人を正しく棄却できるが、当該類似度が認証閾値以上であれば他人受理が発生する。携帯情報端末１０は、このようにして得られるダミーの登録者との間の認証結果も、認証結果データ記憶部１０６に記憶する。ここで、ダミーの登録者と実際の登録者の類似度は高くないことが望ましいので、携帯情報端末１０は、実際の登録者との類似度が所定値（認証閾値と同じ値であってもよいし異なる値であってもよい）以
上であるダミーの登録者については上記処理を適用しない。

閾値設定部１０７は、認証結果データ記憶部１０６に記憶されている認証結果データに基づいて、認証閾値の更新（設定）を行う（Ｓ２０８）。認証結果データ記憶部１０６に記憶される複数の認証結果データを用いることで、認証閾値を変化させた場合の本人棄却率や他人受理率を算出できる。本人棄却率は、認証対象者が登録者本人であるにもかかわらず登録者本人ではないと識別する割合を表す。他人受理率は、認証対象者が登録者本人ではない（他人である）にもかかわらず登録者本人であると識別する割合を表す。本人棄却率および他人受理率はいずれも小さいことが好ましい。図４（ｂ）に示すように、閾値を小さくすると本人棄却率４０４を下げることができるが、他人受理率４０５が上昇してしまう。逆に、閾値を大きくすると他人受理率４０５を下げることができるが、本人棄却率４０４が上昇してしまう。

適切な閾値として、本人棄却率と他人受理率が等しくなるような閾値（図４（ｂ）に示すクロスポイントにおける閾値）を採用することが考えられる。本実施形態においては、閾値設定部１０７は、本人棄却率と他人受理率が等しくなるように、認証閾値を更新する。本実施形態では、閾値設定部１０７は、閾値を変化させながら本人棄却率と他人受理率を求め、本人棄却率と他人受理率が等しくなるような閾値を探索する。また、本実施形態では、直近の認識結果ほど大きな重みを与えて重み付きの本人棄却率と他人受理率を求めて、これらが等しくなるように閾値を決定する。

認証閾値更新処理の詳細について、図５のフローチャートを参照してより詳細に説明する。閾値設定部１０７は、認証結果データ記憶部１０６から認証結果データを取得する（Ｓ５０１）。本実施形態では、直近１００回の認証処理の認証結果を用いるものとするので、閾値設定部１０７は直近１００回分の認証結果データを取得する。また、閾値設定部１０７は、認証閾値記憶部１０４から現在の認証閾値を取得する（Ｓ５０２）。

閾値設定部１０７は、ステップＳ５０１で取得した認証結果データにおいて、ステップＳ５０２で取得した認証閾値を用いた場合の、本人棄却率と他人受理率をそれぞれ算出する（Ｓ５０３）。この際、直近の認識結果ほど大きな重み付け係数を適用して本人棄却率と他人受理率を算出する。例えば、１回前から１０回前の認証処理は２データ分（２回分）とカウントし、１１回前から２０回前の認証処理は１．８データ分（１．８回分）とカウントするなどする。すなわち、最近に行われた認証処理の結果ほど大きな重み付け係数を与えて、以前に行われた認証結果ほど小さな重み付け係数を与える。ここでは、何回前であるかに基づいて重み付け係数を決定しているが、認証が行われた時刻と現在時刻との差に基づいて重み付け係数を決定してもよい。重み付き本人棄却率は、正解識別結果４０３が「本人」である識別結果データの重み付き個数に対する、類似度４０２が認証閾値未満の識別結果データの重み付き個数の割合として算出できる。また、重み付き他人受理率は、正解識別結果４０３が「他人」である識別結果データの重み付き個数に対する、類似度４０２が認証閾値以上の識別結果データの重み付き個数の割合として算出できる。

閾値設定部１０７は、ステップＳ５０３で算出した重み付き本人棄却率と重み付き他人受理率が等しいか否か判断する（Ｓ５０４）。２つの値が等しい場合（Ｓ５０４−ＹＥＳ）は、現在の認証閾値が適切なものであると決定する（Ｓ５０６）。一方、２つの値が異なる場合（Ｓ５０４−ＮＯ）は、閾値設定部１０７は、認証閾値の値を変更する。閾値設定部１０７は、重み付き本人棄却率の方が重み付き他人受理率よりも高い場合には認証閾値を下げ、重み付き本人棄却率の方が重み付き他人受理率よりも低い場合には認証閾値を上げる。ここで、認証閾値の変化量は固定値であってもよいが、重み付き本人棄却率と重み付き他人受理率の差に応じた大きさとすることも好ましい。認証閾値を変更した後はステップＳ５０３に戻って、変更された認証閾値を用いて上記と同様の処理を繰り返す。こ
れにより、最終的に重み付き本人棄却率と重み付き他人受理率が等しくなるように認証閾値を決定することができる。閾値設定部１０７は、ステップＳ５０６において決定された認証閾値を、認証閾値記憶部１０４に格納する。

本実施形態にかかる携帯情報端末１０は、上記の機能を備えることにより、顔認証の際の認証閾値を適切に設定することができる。撮影される顔画像と登録されている顔画像の類似度は、使用環境が異なると変化する。登録時に撮影された条件と同様の条件で撮影が行われれば類似度が高く算出されるが、照明条件や顔の向きや髪型などが変化すると類似度は低く算出されてしまう。本実施形態では、過去に実際に撮影された顔画像から得られる類似度とその際の正しい結果とから認証閾値を決定しているので、本人棄却率と他人受理率が等しくなるような適切な認証閾値を設定できる。また、直近の認証処理に係る結果ほど重要視して認証閾値を設定しているので、現時点に時間的に近い認証結果を重要視した閾値設定処理が行える。例えば、照明が暗い環境で使用されている携帯情報端末１０が使用されている場合は類似度が低く算出される。使用環境が短時間で変化しないと仮定すると、直近の結果を重視して閾値を設定することで、現時点の使用環境を反映した閾値設定が可能となる。

上記の実施形態の説明は、本発明を例示的に説明するものに過ぎず、本発明は上記の具体的な形態には限定されない。本発明は、その技術的思想の範囲内で種々の変形が可能である。

（変形例１）
上記の説明では認証閾値更新処理Ｓ２０８において本人棄却率と他人受理率が等しくなるように閾値を決定しているが、その他の基準にしたがって閾値を決定してもよい。例えば、本人棄却率がある所定値（以下）となるように閾値を決定してもよいし、他人受理率がある所定値（以下）となるように閾値を決定してもよい。なお、本人棄却率や他人受理率が上記所定値となるような閾値が存在しない場合には、本人棄却率や他人受理率が上記所定値に近い値となるように閾値を決定すればよく、本人棄却率が上記所定値以下となる最大の値を閾値として決定したり、他人受理率が上記所定値以下となる最小の値を閾値として決定したりするとよい。このように、認証閾値更新処理Ｓ２０８においては、認証結果データ記憶部１０６に格納されている認証結果データを用いた場合に、本人棄却率および他人受理率の少なくともいずれかが所定の条件を満たすように閾値を決定すればよい。閾値の決定基準は、顔認証処理の適用用途によって定めればよい。

上記の説明では、認証閾値更新処理Ｓ２０８において、図５のフローチャートに示すように探索的に適切な認証閾値を決定しているが、総当たり方式によって適切な閾値を決定してもよい。すなわち、様々な値を閾値にして本人棄却率や他人受理率を求め、これらが上記所定の条件（例えば、本人棄却率と他人受理率が等しい）を満たすような閾値を決定してもよい。また、認証結果データ記憶部１０６に格納されているデータによっては、閾値がある範囲の値であれば上記所定の条件を満たすこともある。この場合、閾値は、当該範囲内の値として決定すればよいが、範囲の中心（上限値と下限値の平均）に近いほど好ましく、範囲の中心として決定することが最も好ましい。また、逆に上記所定の条件を満たす閾値が存在しない場合もある。この場合、上記所定の条件に近くなるように、閾値を決定すればよい。例えば、本人棄却率と他人受理率の差が最小となるように閾値を決定すればよい。あるいは、認証結果データからも求められた本人棄却率や他人受理率の近似曲線を求めて、近似曲線同士の交点に対応する閾値を採用するようにしてもよい。

（変形例２）
上記の説明では認証閾値更新処理Ｓ２０８において認証結果データに対して重み付けを与えて閾値を決定しているが、重み付けを行わずに閾値を決定してもよい。この場合、閾
値設定部１０７は、直近に行われた所定回数の認証についての認証結果データ、あるいは直近の所定期間内に行われた認証についての認証結果データを用いて閾値を決定することも好ましい。

（変形例３）
上記の説明では、登録者が１人のみであることを前提に説明をしたが、登録者が複数の場合であっても上記と同様にして閾値を適切に設定することができる。まず、顔認証処理について説明する。

認証対象者が誰であるかを指定せずに顔認証を行う場合（１対Ｎ照合）には、顔認証部１０２は、入力された顔画像と登録されている全ての登録者の顔画像との類似度を算出し、類似度が認証閾値以上となる登録者（複数該当の場合の類似度が最高の登録者）を認証対象であると判別して、認証を成功させる。この場合、それぞれの登録者に関して、類似度および正解識別結果（登録者本人であるか否か）が得られるので、これらを全て認証結果データとして認証結果データ記憶部１０６に格納する。なお、類似度が閾値以上であっても最も高い値ではない登録者については、認証対象者とは異なる人物であると判断できる。

一方、認証対象者がユーザＩＤなどを入力して自分がどの登録者であるかを指定して顔認証を行う場合（１対１照合）には、認証目的では当該指定された登録者との間で顔画像の照合を行えばよいが、顔認証部１０２は、閾値更新処理のために、非指定の登録者との間でも顔画像の類似度を算出する。この場合、認証対象者から指定された登録者に関しては上記の説明と同様に認証対象者であるか否かを判断すればよい。認証対象者から指定された登録者以外の登録者については、全て認証対象者とは異なると判断してよい。

登録者が複数いる場合には、認証閾値は、複数の登録者それぞれについて個別に設定されてもよいし、全ての登録者について共通に設定されてもよい。各登録者について閾値が設定される場合には、閾値更新処理においては、各登録者と比較した際の認証結果データ（類似度と正解認証結果）のみを用いて閾値を更新する。例えば、登録者Ａについての閾値を更新する際には、対象者を登録者Ａと比較した際の類似度および正解に基づいて、正解が「本人」の認証結果から本人棄却率曲線を求め、正解が「他人」の認証結果から他人受理率曲線を求め、本人棄却率や他人受理率が所定の条件を満たすように登録者Ａ用の閾値を設定すればよい。この場合、認証結果データは、図４（ａ）に示す認証日時４０１、類似度４０２、正解識別結果４０３に加えて、照合対象の登録者を示す識別子も含むことが好ましい。一方、全ての登録者について閾値が共通に設定される場合には、全ての認証結果データを用いて閾値を更新すればよい。より具体的には、比較対象の登録者にかかわらず、正解が「本人」の認証結果から本人棄却率曲線を求め、正解が「他人」の認証結果から他人受理率曲線を求め、本人棄却率や他人受理率が所定の条件を満たすように全登録者共通の閾値を設定すればよい。

このように登録者が複数の場合も、上記の説明と同様の効果を得ることができる。全ての登録者との照合を行うことで、多くの結果を得ることができ、それに基づいて適切な閾値を設定することができる。

（変形例４）
上記の説明では、新しく認証処理が行われる度に、閾値の更新処理を行うものとして説明した。しかしながら、閾値更新処理を行うタイミングは上記以外とすることもできる。例えば、図６（ａ）に示すように、前回の閾値更新処理が行われてから、所定回数の認証処理が行われたか否かを判定し（Ｓ６０１）、当該所定回数の認証処理が行われている場合のみに、ステップＳ５０１（図５）以降の閾値更新処理を実行するようにしてもよい。
このようにすることで、閾値更新処理に係る負荷を抑制することができる。

上記の所定回数は、固定値であってもよいが、認証処理において算出される類似度に応じて決定してもよい。例えば、算出される類似度のばらつきが大きいほど所定回数の値を小さくすることが考えられる。特に、直近に算出される類似度のばらつき（値の変化）が大きいほど、所定回数の値を小さくするとよい。類似度がばらつく場合は、撮影条件などが登録時と異なる可能性が高いと考えられ、閾値を変更する必要性が高いと考えられるためである。

また、少ないデータ数に基づいて閾値更新処理を行うと、適切な閾値に設定できないこともあり得る。そこで、システム稼働後は、所定回数の識別結果データが蓄積されるまでは、閾値更新処理を行わないことも好ましい。例えば、図６（ｂ）に示すように、システム稼働後に閾値更新処理を行っていない場合（Ｓ６０２−ＹＥＳ）は、正解結果４０３が「本人」である認証結果データがＮ１個以上蓄積され（Ｓ６０３−ＹＥＳ）、正解結果４０３が「他人」である認証結果データがＮ２個以上蓄積された（Ｓ６０４−ＹＥＳ）場合にはじめて閾値更新処理を行うようにしてもよい。ここで、上述のＮ１とＮ２は同じ数であってもよいし、異なる数であってもよい。本人棄却率と他人受理率が等しくなるように閾値を設定する場合など本人棄却率と他人受理率の両方を参酌する場合には、Ｎ１とＮ２のそれぞれがある程度大きい値であることが望まれる。一方、本人棄却率のみに着目して閾値を設定する場合は、Ｎ１が大きい値であればよく、Ｎ２はゼロ（すなわちＮ２に関しては条件なし）であってよい。また、他人受理率のみに着目して閾値を設定する場合は、Ｎ２が大きい値であればよく、Ｎ１はゼロ（すなわちＮ１に関しては条件なし）であってよい。なお、ここでは正解が「本人」の結果データと正解が「他人」の結果データの数がそれぞれ所定の数以上であることを条件としているが、結果データが全体で所定の数以上であることを閾値設定処理実行の条件としてもよい。

（変形例５）
上記の説明では、顔画像に基づく個人識別を携帯情報端末へのログイン認証に用いる例を説明したが、これは応用の一例に過ぎない。顔認証処理は、建物や室内への入退室管理システムなどのその他のシステムにも適用可能である。また、顔画像に基づく個人識別は、認証目的に限られずに、複数の画像データを記憶し、画像に含まれる人物が誰であるかを自動的に識別（判別）する画像管理装置にも適用可能である。画像管理装置においては、顔画像の識別結果をユーザに提示して、識別結果が正しいか否かの入力や、識別結果が誤っている場合に正しい結果の入力を受けることもできる。画像管理装置においては、このような入力に基づいて正解識別結果を取得することもできる。

なお、対象者の識別（個人識別）とは、対象者が登録者と一致するか否かを判別する処理をいい、１対１照合と１対Ｎ照合のいずれも含む。個人識別は認証処理に適用可能であり、対象者が登録者であれば対象者の正当性が確認できる。認証処理は識別処理を含むものであり、上記の説明において認証閾値や認証結果という用語は識別閾値や識別結果を含むと捉えることができる。

（変形例６）
上記の説明では、正解識別結果を装置が判断するものとして説明した。しかしながら、正解識別結果は人間が与えてもよい。例えば、個人識別装置は、識別処理における、入力画像と、比較対象の登録者と、類似度と、装置が判断した正解識別結果とを記憶しておき、識別処理後のいずれかのタイミングで、これらの情報をユーザあるいは管理者に提示して正解識別結果が適切であるか確認を求める。装置が判断した正解識別結果が間違っているという入力がユーザあるいは管理者から得られた場合には、正解識別結果を変更するとともに、変更された認証結果データに基づく本人棄却率および他人受理率の計算と、識別
閾値の更新処理を再度実行することが好ましい。

（変形例７）
上記の説明では、ログイン認証などの処理における認証結果（識別結果）を用いて、本人棄却率や他人受理率を求めている。しかしながら、登録者同士の間で照合を行い、その結果に基づいて本人棄却率や他人受理率を求め、そこから識別閾値を更新してもよい。

例えば、画像管理装置は、画像中の顔が誰の顔であるかの指定（タグ付け）をユーザから受け付ける。すなわち、画像管理装置は、顔画像が誰の顔を写したものであるのかをユーザから受け付けるので、これらの顔画像の人物は登録者であるとみなすことができる。そして、同一人物のタグ付けがされた顔画像同士を照合することで、正解識別結果が「本人」である識別が行える。すなわち、照合に失敗した場合（類似度が識別閾値未満の場合）は、本人棄却が発生したと判断できる。また、異なる人物のタグ付けがされた顔画像を照合することで、正解識別結果が「他人」である識別が行える。すなわち、照合に成功した場合（類似度が識別閾値以上の場合）は、他人受理が発生したと判断できる。このように、登録者の画像同士を照合した結果を識別結果データとして記憶しておき、これらの識別結果データを用いて識別閾値の更新を行うことも好ましい。

なお、上記の処理は画像管理装置に特有のものではなく、複数の登録者の顔画像を記憶する識別装置一般に適用可能である。

（変形例８）
上記の説明では、顔画像を用いた個人識別を行う例を説明したが、顔画像以外の生体情報を用いた識別処理においても上記の閾値設定は適用可能である。顔画像以外の生体情報の例として、指紋、掌紋、虹彩（アイリス）、声紋、血管などの身体的特徴（静的特徴）や、筆跡、キーストローク、瞬き、唇動作、歩行動作などの行動的特徴を挙げることができる。

１０：携帯情報端末
１０１：画像入力部 １０２：顔認証部 １０３：登録者データ記憶部
１０４：認証閾値記憶部 １０５：パスワード認証部
１０６：認証結果データ記憶部 １０７：閾値設定部

Claims (13)

1. 登録者の生体情報を記憶する生体情報記憶手段と、
   対象者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、
   対象者の生体情報と登録者の生体情報の類似度を算出し、算出された類似度が識別閾値以上であるか否かに応じて対象者の識別を行う識別手段と、
   前記識別手段が算出した前記類似度と当該識別における正解識別結果とからなる識別結果情報を記憶する識別結果記憶手段と、
   前記識別結果記憶手段に記憶されている識別結果情報において、本人棄却率および他人受理率の少なくともいずれかが所定の条件を満たすように前記識別閾値を設定する閾値設定手段と、
   を備え、
   前記閾値設定手段は、前回の識別閾値設定が行われた後に、前記識別手段による識別が所定回数行われる度に識別閾値の設定を行い、
   前記所定回数は可変であり、前記識別手段によって算出される前記類似度の値の変化が大きいほど小さく決定される、個人識別装置。
2. 前記閾値設定手段は、直近に行われた所定回数の識別または直近の所定期間内に行われた識別に係る識別結果情報を用いて、前記識別閾値を設定する、
   請求項１に記載の個人識別装置。
3. 前記閾値設定手段は、直近に行われた識別に係る識別結果情報ほど大きい重み付けを与えて、前記識別閾値を設定する、
   請求項１または２に記載の個人識別装置。
4. 前記所定の条件は、本人棄却率と他人受理率が略同一になるという条件である、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の個人識別装置。
5. 前記所定の条件は、本人棄却率が第１閾値以下になるという条件である、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の個人識別装置。
6. 前記所定の条件は、他人受理率が第２閾値以下になるという条件である、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の個人識別装置。
7. 前記閾値設定手段は、前記識別結果記憶手段に前記識別結果情報が第３閾値個以上蓄積されるまでは、前記識別閾値の設定は行わない、
   請求項１から６のいずれか１項に記載の個人識別装置。
8. 前記閾値設定手段は、前記識別結果記憶手段に、対象者が登録者である識別結果情報が第４閾値個以上蓄積され、かつ、対象者が登録者ではない識別結果情報が第５閾値個以上蓄積されるまでは、前記識別閾値の設定は行わない、
   請求項７に記載の個人識別装置。
9. 前記識別手段とは異なる情報に基づいて前記対象者の識別を行う第２識別手段をさらに備え、
   前記識別手段と前記第２識別手段による識別が行われ、これらの結果が異なる場合には、前記第２識別手段による識別結果を、前記正解識別結果であると判断する、
   請求項１から８のいずれか１項に記載の個人識別装置。
10. 前記生体情報記憶手段には、複数の登録者の生体情報が記憶され、
    前記識別閾値は、前記複数の登録者それぞれについて個別に設定される、
    請求項１から９のいずれか１項に記載の個人識別装置。
11. 前記生体情報は、顔である、
    請求項１から１０のいずれか１項に記載の個人識別装置。
12. 登録者の生体情報を記憶する生体情報記憶手段と、対象者の生体情報を取得する生体情報取得手段と、対象者の生体情報と登録者の生体情報の類似度を算出し、算出された類似度が識別閾値以上であるか否かに応じて対象者の識別を行う識別手段と、を備える個人識別装置において使用される前記識別閾値の設定方法であって、
    前記識別手段が算出した前記類似度と当該識別における正解識別結果とからなる識別結果情報を記憶する識別結果記憶ステップと、
    前記識別結果記憶ステップにおいて記憶された識別結果情報において、本人棄却率および他人受理率の少なくともいずれかが所定の条件を満たすように前記識別閾値を設定する閾値設定ステップと、
    を含み、
    前記閾値設定ステップでは、前回の識別閾値設定が行われた後に、前記識別手段による識別が所定回数行われる度に識別閾値の設定を行い、
    前記所定回数は可変であり、前記識別手段によって算出される前記類似度の値の変化が大きいほど小さく決定される、識別閾値設定方法。
13. 請求項１２に記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。

Images